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Sensitivity Analysis for Neural Networks - Couverture souple

 
9783642261398: Sensitivity Analysis for Neural Networks

Synopsis

This is the first book to present a systematic description of sensitivity analysis methods for artificial neural networks. It covers sensitivity analysis of multilayer perception neural networks and radial basis function neural networks.

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Artificial neural networks are used to model systems that receive inputs and produce outputs. The relationships between the inputs and outputs and the representation parameters are critical issues in the design of related engineering systems, and sensitivity analysis concerns methods for analyzing these relationships. Perturbations of neural networks are caused by machine imprecision, and they can be simulated by embedding disturbances in the original inputs or connection weights, allowing us to study the characteristics of a function under small perturbations of its parameters. This is the first book to present a systematic description of sensitivity analysis methods for artificial neural networks. It covers sensitivity analysis of multilayer perceptron neural networks and radial basis function neural networks, two widely used models in the machine learning field. The authors examine the applications of such analysis in tasks such as feature selection, sample reduction, and network optimization. The book will be useful for engineers applying neural network sensitivity analysis to solve practical problems, and for researchers interested in foundational problems in neural networks.

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This is the first book to present a systematic description of sensitivity analysis methods for artificial neural networks. It covers sensitivity analysis of multilayer perception neural networks and radial basis function neural networks.

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9783642025310: Sensitivity Analysis for Neural Networks

Edition présentée

ISBN 10 :  3642025315 ISBN 13 :  9783642025310
Editeur : Springer-Verlag Berlin and Heide..., 2009
Couverture rigide

Résultats de recherche pour Sensitivity Analysis for Neural Networks

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Daniel S. Yeung, Wing W. Y. Ng, Daming Shi, Ian Cloete
Edité par Springer Berlin Heidelberg, 2012
ISBN 10 : 3642261396 ISBN 13 : 9783642261398
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Taschenbuch. Etat : Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - Artificial neural networks are used to model systems that receive inputs and produce outputs. The relationships between the inputs and outputs and the representation parameters are critical issues in the design of related engineering systems, and sensitivity analysis concerns methods for analyzing these relationships. Perturbations of neural networks are caused by machine imprecision, and they can be simulated by embedding disturbances in the original inputs or connection weights, allowing us to study the characteristics of a function under small perturbations of its parameters. This is the first book to present a systematic description of sensitivity analysis methods for artificial neural networks. It covers sensitivity analysis of multilayer perceptron neural networks and radial basis function neural networks, two widely used models in the machine learning field. The authors examine the applications of such analysis in tasks such as feature selection, sample reduction, and network optimization. The book will be useful for engineers applying neural network sensitivity analysis to solve practical problems, and for researchers interested in foundational problems in neural networks. N° de réf. du vendeur 9783642261398

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Taschenbuch. Etat : Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Artificial neural networks are used to model systems that receive inputs and produce outputs. The relationships between the inputs and outputs and the representation parameters are critical issues in the design of related engineering systems, and sensitivity analysis concerns methods for analyzing these relationships. Perturbations of neural networks are caused by machine imprecision, and they can be simulated by embedding disturbances in the original inputs or connection weights, allowing us to study the characteristics of a function under small perturbations of its parameters. This is the first book to present a systematic description of sensitivity analysis methods for artificial neural networks. It covers sensitivity analysis of multilayer perceptron neural networks and radial basis function neural networks, two widely used models in the machine learning field. The authors examine the applications of such analysis in tasks such as feature selection, sample reduction, and network optimization. The book will be useful for engineers applying neural network sensitivity analysis to solve practical problems, and for researchers interested in foundational problems in neural networks. 96 pp. Englisch. N° de réf. du vendeur 9783642261398

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Taschenbuch. Etat : Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -Artificial neural networks are used to model systems that receive inputs and produce outputs. The relationships between the inputs and outputs and the representation parameters are critical issues in the design of related engineering systems, and sensitivity analysis concerns methods for analyzing these relationships. Perturbations of neural networks are caused by machine imprecision, and they can be simulated by embedding disturbances in the original inputs or connection weights, allowing us to study the characteristics of a function under small perturbations of its parameters.This is the first book to present a systematic description of sensitivity analysis methods for artificial neural networks. It covers sensitivity analysis of multilayer perceptron neural networks and radial basis function neural networks, two widely used models in the machine learning field. The authors examine the applications of such analysis in tasks such as feature selection, sample reduction, and network optimization. The book will be useful for engineers applying neural network sensitivity analysis to solve practical problems, and for researchers interested in foundational problems in neural networks.Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg 96 pp. Englisch. N° de réf. du vendeur 9783642261398

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Yeung, Daniel S. S.
Edité par Springer, 2012
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Vendeur : Ria Christie Collections, Uxbridge, Royaume-Uni

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Vendeur : Books Puddle, New York, NY, Etats-Unis

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Cloete Ian Shi Daming Yeung Daniel S.
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Vendeur : Majestic Books, Hounslow, Royaume-Uni

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Vendeur : Biblios, Frankfurt am main, HESSE, Allemagne

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